刀具磨损估计的多信号人工神经网络方法研究

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本文研究了采用多种传感信号经人工神经网络估计刀具磨损量的方法,提出了有监督线性特征映射算法,研究了网络参数对学习速度和网络精度的影响,并与多层前向网络(BP算法)进行对比。研究表明,有监督线性特征映射网络具有学习快、精度高的优点,具有广阔的应用前景 In this paper, a method of estimating tool wear by using a variety of sensor signals is proposed. An algorithm of supervised linear feature mapping is proposed, and the influence of network parameters on learning speed and network accuracy is studied. BP algorithm) for comparison. The research shows that the supervised linear feature mapping network has the advantages of fast learning and high precision, and has broad application prospect
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